帮助会员忠诚度负责人分析等级门槛、权益与进度结构取舍。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "loyalty-tier-structure-analysis" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/microsoft/aibast-agents-library/main/solutions/customer-loyalty-rewards/manual/skills/tier-analysis/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/tier-analysis/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请基于固定等级模型,对比当前忠诚度计划中各等级门槛设置的优缺点,说明它们对会员进度感知和结构平衡的影响,但不要变更任何会员状态。
一份关于等级门槛差异、进度影响和结构权衡的分析说明,不涉及实际状态变更。
分析各忠诚度等级的积分倍数与权益组合是否合理,指出哪些设计可能提升吸引力,哪些可能导致层级之间区分不足。仅做分析,不要发放权益或调整积分。
一份关于倍数、权益和层级区分度的评估建议,明确仅用于分析。
请审视当前固定等级模型下的会员合成进度表现,分析不同等级之间的进阶路径是否清晰,是否存在结构性不平衡;不要联系会员,也不要创建任何购买记录。
关于进度清晰度与等级结构问题的分析报告,不包含任何运营动作。
忠诚度项目负责人在复盘现有等级体系时,可用它比较门槛、倍数和权益之间的结构取舍。它用于分析方案优劣,而不是直接变更会员资格。
当团队需要讨论等级设计是否合理时,这个技能可帮助分析进度与层级结构。它明确区分分析和资格处理,不会修改等级、积分或权益。
文档说明这是一个用于忠诚度等级结构分析的技能,重点是在固定等级模型下比较门槛、积分倍数、会员权益、进度表现及其结构性取舍。文档特别强调“分析”与“资格处理”应明确区分:该技能不会修改会员等级、发放权益、调整积分、联系会员,或创建购买行为。
Compare threshold, multiplier, perks, progress, and structural tradeoffs using the fixed tier model. Distinguish analysis from eligibility. Do not change a tier, issue a perk, alter points, contact a member, or create a purchase.
它用于分析忠诚度计划的等级门槛、倍数、权益、进度和结构权衡。根据描述,它只做分析,不会变更会员状态。
不会。文档明确说明不要变更等级、发放权益、调整积分、联系会员或创建购买。
文档提到它使用固定等级模型来比较门槛、倍数、权益、进度和结构取舍。更多细节见源码仓库。
对虚构合同组合进行风险排序,帮助法务确定优先审查顺序
基于合成快照解读产品交叉销售关联规则与基准假设。
对合同条款与内部政策要求进行比对并标出缺口
为高风险合同重谈起草修订优先级与法律升级要点。
扫描合成客户记录,找出有证据支撑的交叉销售产品缺口。
基于合成客户快照,起草优先级交叉销售推荐与审阅版跟进计划。
为会员忠诚度项目提供不改动业务的综合健康概览
帮助你复盘产品指标趋势,定位异常并给出可执行改进建议。
帮助运营或CRM人员生成合成积分概览说明,不改动原始台账。
用于客户流失复核优先级排序,并给出可追溯证据与后续建议。
帮助你快速查询指标、分析趋势成因,并生成面向干系人的数据报告。
用自然语言查询 Voucherify 忠诚度与促销数据,快速获得业务洞察与接口结果。